Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „Managed AI” (sztuczną inteligencją) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting

Zarządzane platformy AI: Inteligentna droga do transformacji cyfrowej

Cyfrowa transformacja firm osiąga nowy wymiar dzięki integracji sztucznej inteligencji. Choć wiele organizacji dostrzega ogromny potencjał technologii AI, często ponoszą one porażkę z powodu złożonych barier technicznych, wysokich kosztów inwestycyjnych i braku wyspecjalizowanych specjalistów. Właśnie tutaj pojawiają się zarządzane platformy AI, rewolucjonizując dostęp do inteligentnych technologii poprzez kompleksowy model usług, który oferuje firmom każdej wielkości możliwość korzystania z zaawansowanych rozwiązań AI bez konieczności posiadania niezbędnej infrastruktury technicznej ani wiedzy specjalistycznej.

Rozwój informatyki korporacyjnej poprzez usługi inteligentne

Krajobraz IT w przedsiębiorstwach przechodzi fundamentalne zmiany. Tradycyjne działy IT, które koncentrowały się głównie na utrzymaniu i wsparciu technicznym, stają się strategicznymi motorami innowacji. Transformacja ta jest napędzana przede wszystkim rosnącą dostępnością technologii AI, które nie są już zarezerwowane wyłącznie dla dużych korporacji. Badania pokazują, że 73% niemieckich firm uznaje już AI za najważniejszą technologię przyszłości, a zaledwie 9% aktywnie wykorzystuje generatywną AI w swoich procesach biznesowych.

Wyzwanie polega na tym, że wiele firm dostrzega potencjał AI, ale brakuje im niezbędnych zasobów, aby samodzielnie wdrażać projekty z zakresu AI. Badanie przeprowadzone przez Instytut Fraunhofera pokazuje, że zaledwie sześć procent małych i średnich przedsiębiorstw w Niemczech korzysta już z technologii AI. Ta rozbieżność między popytem a wdrożeniem tworzy ogromny rynek dla wyspecjalizowanych dostawców usług, którzy stanowią pomost między złożoną technologią a praktycznym zastosowaniem.

W odpowiedzi na tę lukę rynkową pojawiają się zarządzane platformy AI, oferujące ustrukturyzowane podejście do integracji AI. Łączą one elastyczność usług chmurowych z wiedzą i doświadczeniem wyspecjalizowanych zespołów programistów AI, tworząc ekosystem, w którym firmy mogą szybko i ekonomicznie korzystać z inteligentnych technologii. Takie podejście eliminuje wiele tradycyjnych barier utrudniających wdrażanie AI i pozwala organizacjom skupić się na swoich kluczowych kompetencjach, podczas gdy doświadczeni partnerzy zajmują się aspektami technicznymi.

Podstawowe zasady i architektura nowoczesnych platform usług AI

Zarządzana platforma AI opiera się na wielowarstwowym modelu architektonicznym, który obejmuje różne poziomy świadczenia usług. Warstwa infrastruktury stanowi fundament i składa się z wysokowydajnych zasobów chmurowych zoptymalizowanych specjalnie pod kątem obciążeń AI. Warstwa ta obejmuje nie tylko zapewnienie mocy obliczeniowej, ale także specjalistyczny sprzęt, taki jak procesory GPU i TPU, niezbędny do trenowania i wykonywania złożonych modeli AI.

Warstwa platformy zapewnia rzeczywiste usługi i narzędzia AI. Integruje ona różne frameworki uczenia maszynowego, wstępnie wytrenowane modele i środowiska programistyczne, które umożliwiają tworzenie i obsługę dostosowanych aplikacji AI. Warstwa ta abstrahuje złożoność technologii bazowych i zapewnia przyjazne dla użytkownika interfejsy, z których mogą korzystać nawet użytkownicy bez dogłębnej wiedzy na temat AI.

Warstwa aplikacji koncentruje się na konkretnych rozwiązaniach biznesowych i przypadkach użycia. To tutaj opracowywane i wdrażane są branżowe aplikacje AI, które można bezpośrednio zintegrować z istniejącymi procesami biznesowymi. Warstwa ta jest szczególnie ważna, ponieważ łączy możliwości techniczne z praktycznymi wymaganiami biznesowymi.

Kluczową cechą nowoczesnych zarządzanych platform AI jest ich modułowa struktura. Zamiast oferować monolityczne rozwiązania, opierają się one na ekosystemie usług, które można łączyć i skalować w razie potrzeby. Ta elastyczność pozwala firmom rozpoczynać od małych projektów pilotażowych i stopniowo rozszerzać wykorzystanie AI bez konieczności dokonywania dużych inwestycji z góry.

Automatyzacja odgrywa kluczową rolę w tych platformach. Od automatycznego skalowania zasobów po autonomiczną optymalizację modeli AI, inteligentne systemy przejmują wiele zadań, które tradycyjnie wymagałyby ręcznej interwencji. Ta automatyzacja nie tylko zmniejsza nakład pracy na konserwację, ale także poprawia niezawodność i wydajność świadczonych usług.

Wdrożenie techniczne i architektura usług

Techniczna implementacja zarządzanej platformy AI wymaga zaawansowanej architektury usług, która płynnie łączy różne komponenty. Jej sercem jest inteligentny system orkiestracji, który dynamicznie przydziela zasoby, dystrybuuje obciążenia i stale monitoruje wydajność. System ten sam wykorzystuje algorytmy AI do przewidywania zapotrzebowania na zasoby i proaktywnego skalowania.

Komponent zarządzania danymi ma kluczowe znaczenie, ponieważ systemy AI w dużym stopniu opierają się na jakości i dostępności danych treningowych. Nowoczesne platformy integrują zatem kompleksowe narzędzia do przygotowywania i zarządzania danymi, które umożliwiają harmonizację, oczyszczanie i optymalizację danych z różnych źródeł pod kątem aplikacji AI. Komponent ten obejmuje również funkcje ochrony danych i zgodności, które gwarantują zgodność wszystkich etapów przetwarzania z obowiązującymi przepisami.

Kolejnym kluczowym elementem jest Model Lifecycle Management (zarządzanie cyklem życia modelu). System ten zarządza całym cyklem życia modeli AI, od początkowego rozwoju, przez szkolenie i walidację, po produktywne wdrożenie i ciągłą optymalizację. Monitoruje wydajność modeli w trakcie działania, automatycznie wykrywa degradację i w razie potrzeby inicjuje procesy ponownego szkolenia.

Możliwość integracji jest kluczowym czynnikiem sukcesu. Nowoczesne zarządzane platformy AI oferują kompleksowe środowiska API i konektory dla typowego oprogramowania korporacyjnego, umożliwiając bezproblemową integrację z istniejącymi środowiskami IT. Integracja ta jest często realizowana za pomocą standardowych protokołów i formatów danych, które zapewniają luźne powiązanie między usługami AI a aplikacjami biznesowymi.

Architektura bezpieczeństwa obejmuje wszystkie poziomy platformy. Wdrożono kompleksowe środki bezpieczeństwa, od szyfrowania wrażliwych danych i bezpiecznych kanałów komunikacji po szczegółową kontrolę dostępu. Szczególnie ważna jest gwarancja suwerenności danych, która gwarantuje, że dane klientów pozostają pod kontrolą danej firmy przez cały czas.

Modele biznesowe i struktury kosztów

Struktura kosztów zarządzanych platform AI zasadniczo różni się od tradycyjnych modeli licencjonowania oprogramowania. Zamiast wymagać dużych początkowych inwestycji w sprzęt i oprogramowanie, opierają się one na elastycznych modelach cenowych opartych na użytkowaniu, które pozwalają firmom płacić tylko za faktycznie wykorzystywane zasoby. Taka struktura znacząco ogranicza ryzyko finansowe i sprawia, że ​​technologie AI są dostępne nawet dla mniejszych firm.

Model „płać w miarę rozwoju” jest szczególnie atrakcyjny, ponieważ pozwala firmom rozpocząć od małych projektów pilotażowych i skalować koszty proporcjonalnie do korzyści biznesowych. Pozwala to firmom na stałe monitorowanie zwrotu z inwestycji i odpowiednie dostosowywanie inwestycji w sztuczną inteligencję. Badania pokazują, że dobrze wdrożone projekty AI zazwyczaj osiągają zwrot z inwestycji (ROI) na poziomie od 50 do 200 procent, a inwestycje często zwracają się w ciągu zaledwie ośmiu do dwunastu miesięcy.

Przejrzystość struktury kosztów to kolejna zaleta w porównaniu z wewnętrznymi projektami rozwoju AI. O ile całkowite koszty samodzielnych wdrożeń AI są trudne do oszacowania i często znacznie przekraczają zakładane kwoty, usługi zarządzane oferują przewidywalne modele kosztów z jasnymi umowami SLA. Ta przejrzystość ułatwia planowanie budżetu i zmniejsza ryzyko przekroczenia budżetu.

W zależności od rodzaju usługi stosowane są różne modele rozliczeń. W przypadku usług infrastrukturalnych zazwyczaj dominują modele oparte na użytkowaniu, które naliczają opłaty na podstawie czasu obliczeniowego, wykorzystania pamięci masowej lub wolumenu przetworzonych danych. W przypadku specjalistycznych usług AI często stosuje się modele oparte na transakcjach, które naliczają opłaty za wywołanie API lub przetworzone żądanie. W przypadku bardziej złożonych, niestandardowych rozwiązań często stosuje się modele hybrydowe, łączące podstawową opłatę za dostawę z komponentami opartymi na użytkowaniu.

Strategie wdrażania i najlepsze praktyki

Skuteczne wdrożenie zarządzanej platformy AI wymaga ustrukturyzowanego podejścia, uwzględniającego zarówno aspekty techniczne, jak i organizacyjne. Pierwszym krokiem jest dogłębna analiza istniejących procesów biznesowych i identyfikacja odpowiednich przypadków użycia dla aplikacji AI. Firmy powinny unikać błędu rozpoczynania projektów od zbyt złożonych, a zamiast tego priorytetowo traktować przypadki użycia o wysokiej wartości dodanej i niskiej złożoności.

Wybór odpowiedniego dostawcy usług ma kluczowe znaczenie dla sukcesu projektu. Do ważnych kryteriów należą: wiedza techniczna dostawcy, dostępność rozwiązań branżowych, jakość wsparcia oraz zgodność z obowiązującymi przepisami o ochronie danych. Zgodność z RODO i gwarancja przetwarzania danych wyłącznie w europejskich centrach danych są szczególnie istotne dla niemieckich firm.

Sprawdzonym podejściem jest wdrażanie etapowe, zaczynając od proof of concept, następnie poprzez projekty pilotażowe w wybranych obszarach i stopniowo rozszerzając je na inne jednostki biznesowe. Takie podejście pozwala zdobyć doświadczenie, przygotować organizację do zmian i zminimalizować ryzyko niepowodzenia.

Szkolenia pracowników odgrywają kluczową rolę w sukcesie wdrożenia. Chociaż zarządzane platformy AI abstrahują od wielu technicznych zawiłości, użytkownicy nadal potrzebują podstawowej wiedzy na temat możliwości i ograniczeń technologii AI. Badania pokazują, że 61% pracowników jest chętnych do podjęcia dodatkowych szkoleń z zakresu AI, a tylko 21% firm oferuje odpowiednie programy szkoleniowe. Integracja z istniejącymi infrastrukturami IT wymaga szczególnej uwagi, ponieważ wiele firm posiada heterogeniczne infrastruktury systemowe. Nowoczesne zarządzane platformy AI oferują kompleksowe konektory i interfejsy API, które umożliwiają bezproblemową integrację. Niemniej jednak, aby uniknąć problemów ze zgodnością, konieczne jest staranne zaplanowanie przepływów danych i interfejsów.

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

skontaktować się ze mną pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

zadzwonić pod +49 89 674 804 (Monachium)

LinkedIn
 

Bezpieczeństwo i zgodność w erze sztucznej inteligencji w chmurze

Wymagania bezpieczeństwa dla systemów AI wykraczają daleko poza tradycyjne koncepcje bezpieczeństwa IT. Modele AI są nie tylko potencjalnymi celami cyberataków, ale same mogą stanowić zagrożenie bezpieczeństwa, jeśli zostaną przeszkolone z wykorzystaniem zmanipulowanych danych lub wykorzystane do nieautoryzowanych celów. Zarządzane platformy AI muszą zatem wdrażać kompleksowe architektury bezpieczeństwa, obejmujące wszystkie aspekty procesu przetwarzania AI.

Bezpieczeństwo danych jest kluczowe, ponieważ systemy sztucznej inteligencji (AI) często pracują z bardzo wrażliwymi danymi korporacyjnymi. Dlatego nowoczesne platformy wdrażają koncepcje szyfrowania wielopoziomowego, które chronią dane podczas transmisji, przechowywania i przetwarzania. Szczególnie innowacyjne podejścia wykorzystują technologie takie jak szyfrowanie homomorficzne, które umożliwia wykonywanie obliczeń na zaszyfrowanych danych bez konieczności ich odszyfrowywania.

Zgodność z wymogami regulacyjnymi staje się coraz bardziej złożona, ponieważ przepisy dotyczące sztucznej inteligencji (AI), takie jak unijna ustawa o AI, wchodzą w życie wraz z obowiązującymi przepisami o ochronie danych, takimi jak RODO. Zarządzane platformy AI muszą zatem nie tylko wdrażać techniczne środki bezpieczeństwa, ale także zapewniać kompleksowe ramy zarządzania, które zapewnią przejrzystość i rozliczalność decyzji dotyczących AI.

Audytowalność systemów AI stanowi szczególne wyzwanie, ponieważ wiele modeli uczenia maszynowego funkcjonuje jak czarne skrzynki, których logika decyzyjna jest trudna do zrozumienia. Nowoczesne platformy integrują zatem technologie Explainable AI, które umożliwiają interpretację i dokumentowanie decyzji podejmowanych przez systemy AI. Funkcjonalność ta jest ważna nie tylko ze względu na zgodność z przepisami, ale także dla zaufania użytkowników do systemów AI.

Suwerenność danych jest szczególnie istotna dla firm niemieckich i europejskich. Wiele zarządzanych platform AI oferuje zatem możliwość przetwarzania danych wyłącznie w europejskich centrach danych i gwarantuje, że dane nie będą przesyłane do krajów trzecich. Niektórzy dostawcy idą jeszcze dalej i oferują dedykowane instancje chmury prywatnej, które gwarantują pełną kontrolę nad danymi i procesami przetwarzania.

Scenariusze zastosowań specyficzne dla branży

Wszechstronność zarządzanych platform AI znajduje odzwierciedlenie w ich szerokim wachlarzu scenariuszy zastosowań branżowych. W przemyśle produkcyjnym rewolucjonizują one kontrolę jakości dzięki detekcji defektów opartej na obrazie, która działa z dokładnością ponad 99% i identyfikuje błędy produkcyjne w czasie rzeczywistym. Systemy te potrafią nie tylko wykrywać defekty, ale także analizować ich przyczyny i dostarczać sugestie dotyczące optymalizacji procesów produkcyjnych.

W branży finansowej usługi AI umożliwiają automatyzację złożonych ocen ryzyka i wykrywania oszustw. Algorytmy analizują miliony transakcji w czasie rzeczywistym i identyfikują podejrzane wzorce z precyzją znacznie przewyższającą procesy ręczne. Jednocześnie systemy te mogą automatycznie monitorować wymogi regulacyjne i generować raporty zgodności.

Sektor opieki zdrowotnej korzysta z diagnostyki i planowania leczenia wspomaganych przez sztuczną inteligencję. Zarządzane platformy umożliwiają szpitalom i placówkom medycznym korzystanie z zaawansowanych metod analizy obrazu, które wspomagają wczesne wykrywanie chorób, bez konieczności posiadania własnej wiedzy specjalistycznej w zakresie sztucznej inteligencji. Gwarantowane są najwyższe standardy ochrony danych, ponieważ dane medyczne są szczególnie wrażliwe.

W handlu detalicznym usługi oparte na sztucznej inteligencji (AI) zmieniają interakcje z klientami dzięki inteligentnym chatbotom, które potrafią autonomicznie obsługiwać 80% zapytań klientów. Systemy te nieustannie uczą się interakcji z klientami i poprawiają jakość odpowiedzi, jednocześnie gromadząc cenne informacje na temat preferencji i zachowań klientów.

Branża logistyczna wykorzystuje usługi sztucznej inteligencji (AI) do optymalizacji tras, poziomów zapasów i łańcuchów dostaw. Analityka predykcyjna umożliwia prognozowanie wahań popytu i odpowiednie dostosowywanie poziomu zapasów, co przekłada się na znaczne oszczędności kosztów i poprawę satysfakcji klientów.

Wyzwania i zarządzanie ryzykiem

Pomimo licznych zalet, zarządzane platformy AI niosą ze sobą również specyficzne wyzwania, którym firmy muszą proaktywnie stawić czoła. Zależność od zewnętrznych dostawców usług może prowadzić do efektu uzależnienia od jednego dostawcy (Verified-in), utrudniając przejście na innych dostawców lub internalizację usług. Dlatego firmy powinny zwracać uwagę na otwarte standardy oraz przenośność danych i modeli przy wyborze platformy.

Jakość i dostępność usług w znacznym stopniu zależą od niezawodności dostawcy. Awarie lub problemy z wydajnością usługodawcy mogą mieć bezpośredni wpływ na kluczowe procesy biznesowe. Dlatego niezbędne są solidne umowy o poziomie usług (SLA) z jasnymi gwarancjami dostępności i postanowieniami dotyczącymi rekompensat.

Kontrola nad danymi i algorytmami stanowi kolejne wyzwanie. Chociaż usługi zarządzane redukują złożoność techniczną, wiążą się one również z pewną utratą bezpośredniej kontroli nad wykorzystywanymi algorytmami i procesami. Firmy muszą zatem starannie rozważyć, które aplikacje nadają się do outsourcingu, a które powinny pozostać w firmie.

Szybki rozwój technologii AI może prowadzić do tego, że usługi szybko staną się przestarzałe lub zostaną zastąpione nowymi rozwiązaniami. Dostawcy zarządzanych platform AI muszą stale inwestować w aktualizację swoich usług i zapewnianie ścieżek migracji dla obecnych klientów. Dla firm oznacza to zrozumienie i ocenę planów technologicznych swoich dostawców.

Integracja różnych usług AI może prowadzić do niespójności i problemów ze zgodnością, zwłaszcza w przypadku łączenia usług różnych dostawców. Przemyślana architektura integracji i faworyzowanie dostawców z kompleksowymi ekosystemami platform może ograniczyć to ryzyko.

Przyszłe trendy i rozwój technologiczny

Przyszłość zarządzanych platform AI będzie kształtowana przez kilka istotnych trendów. Autonomiczne systemy AI, które mogą samodzielnie kontrolować i optymalizować złożone procesy biznesowe, stoją u progu przełomu. Systemy te będą w stanie podejmować decyzje, dostosowywać procesy, a nawet opracowywać nowe rozwiązania bez ingerencji człowieka.

Systemy wieloagentowe, w których różni agenci AI współpracują ze sobą, aby wspólnie rozwiązywać złożone zadania, będą zyskiwać na znaczeniu. Systemy te mogą równolegle obsługiwać różne aspekty procesu biznesowego, koordynując jednocześnie swoje działania, co prowadzi do znacznego wzrostu wydajności.

Integracja przetwarzania brzegowego z usługami AI w chmurze umożliwia tworzenie architektur hybrydowych, które łączą zalety obu podejść. Decyzje krytyczne czasowo można podejmować lokalnie, podczas gdy złożone analizy i aktualizacje modeli odbywają się w chmurze. Architektura ta jest szczególnie istotna w przypadku aplikacji o rygorystycznych wymaganiach dotyczących opóźnień lub ograniczeń w zakresie ochrony danych.

W perspektywie średnioterminowej komputery kwantowe zrewolucjonizują możliwości przetwarzania AI i umożliwią rozwiązywanie nowych klas problemów. Zarządzane platformy AI będą w coraz większym stopniu integrować usługi kwantowe, dając firmom dostęp do tej zaawansowanej technologii bez konieczności inwestowania w drogi sprzęt kwantowy.

Demokratyzacja rozwoju sztucznej inteligencji (AI) poprzez platformy low-code i no-code umożliwi tworzenie i adaptację aplikacji AI nawet osobom bez wykształcenia technicznego. Ten rozwój znacząco przyspieszy adopcję technologii AI i umożliwi nowe cykle innowacji w firmach.

Strategiczne znaczenie dla przyszłości firmy

Zarządzane platformy AI ewoluują od narzędzi technicznych do strategicznych czynników umożliwiających transformację cyfrową. Umożliwiają firmom radykalne zwiększenie tempa innowacji i szybsze reagowanie na zmiany rynkowe. Potencjał ekonomiczny jest znaczny, a szacowane roczne możliwości generowania wartości dla samej gospodarki Niemiec wynoszą ponad 330 miliardów euro.

Zróżnicowanie konkurencyjne jest w coraz większym stopniu determinowane przez zdolność do efektywnego wykorzystania technologii AI i ich integracji z procesami biznesowymi. Firmy, które wcześnie wdrożą zarządzane platformy AI, mogą uzyskać decydującą przewagę i wzmocnić swoją pozycję rynkową. Badania pokazują, że 42% niemieckich firm przemysłowych już wykorzystuje AI w produkcji, a kolejne 35% ma odpowiednie plany.

Skalowalność i elastyczność usług zarządzanych pozwala nawet mniejszym firmom konkurować z dużymi korporacjami, ponieważ mają dostęp do tych samych zaawansowanych technologii. Ta demokratyzacja technologii AI radykalnie zmieni krajobraz innowacji i umożliwi wprowadzenie nowych modeli biznesowych.

Rola sztucznej inteligencji (AI) w strategii korporacyjnej ewoluuje z narzędzia wspomagającego do centralnego elementu budowania wartości. Firmy będą coraz częściej stosować podejście oparte na AI i projektować swoje procesy biznesowe w oparciu o możliwości inteligentnych systemów. Zarządzane platformy AI zapewniają niezbędną infrastrukturę i wiedzę specjalistyczną, aby zrealizować tę wizję.

Wpływ społeczny tego rozwoju jest znaczący. Sztuczna inteligencja nie tylko zrewolucjonizuje pracę, ale także stworzy nowe formy współpracy między ludźmi a maszynami. Zarządzane platformy sztucznej inteligencji odgrywają w tym kluczową rolę, upraszczając i przyspieszając wdrażanie tych technologii, zapewniając jednocześnie zgodność z normami etycznymi i regulacyjnymi.

Inwestowanie w zarządzane platformy AI to zatem nie tylko decyzja techniczna, ale strategiczna, mająca na celu zapewnienie przyszłej rentowności firm. Organizacje, które wykorzystają tę szansę, wzmocnią swoją pozycję konkurencyjną i będą w stanie przygotować się na nadchodzące wyzwania gospodarki cyfrowej.

Niezależne platformy AI jako strategiczna alternatywa dla europejskich firm – Zdjęcie: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: najbardziej elastyczne rozwiązania platformy AI, które obniżają koszty, poprawiają ich decyzje i zwiększają wydajność

Niezależna platforma AI: integruje wszystkie odpowiednie źródła danych firmy

• Szybka integracja AI: rozwiązania AI dostosowane do firm w ciągu kilku godzin lub dni zamiast miesięcy
• Elastyczna infrastruktura: oparta na chmurze lub hosting we własnym centrum danych (Niemcy, Europa, bezpłatny wybór lokalizacji)

• Najwyższe bezpieczeństwo danych: Wykorzystanie w kancelariach jest bezpiecznym dowodem
• Korzystaj z szerokiej gamy źródeł danych firmy
• Wybór własnych lub różnych modeli AI (DE, UE, USA, CN)

Więcej na ten temat tutaj:

• Niezależne platformy AI kontra hiperskalery: które rozwiązanie jest dla Ciebie odpowiednie?

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Tworzenie lub wyrównanie strategii AI

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus